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| 一种新的高维稠密数据隐私保护算法 | |
| 引用本文： | 朱献文,孙伟.一种新的高维稠密数据隐私保护算法[J].吉林大学学报(理学版),2017,55(4):940-946. |
| 作者姓名： | 朱献文 孙伟 |
| 作者单位： | 黄淮学院 国际教育学院, 河南 驻马店 463000 |
| 摘 要： | 针对隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出一种基于随机投影技术的隐私保护算法.该算法通过定义l投影扰动和Prevent-Ω数据集的概念,构造一种根据投影维数的不同,投影矩阵的稀疏度也相应变化的稀疏投影数据扰动,增加了数据的安全性.实验结果表明,在保护数据隐私的前提下,该算法能有效保证数据挖掘应用中的数据质量. |
| 关 键 词： | l投影 Prevent &Omega 高维稠密数据 数据集 数据隐私保护 |
| 收稿时间： | 2016-05-27 |
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